Sipina : fonctionnalités et références
WEKA est un logiciel de Data Mining libre très populaire dans la communauté « Machine Learning ». Il intègre un grand nombre de méthodes, articulées essentiellement autour des approches supervisées et non supervisées. WEKA possède un format de fichier...
Lire la suiteUn texte, un peu ancien et assez succinct, qui décrit les principales fonctionnalités de SIPINA : chargement de données, avec le format propriétaire binaire (*.fdm) ; choix de la méthode d'apprentissage ; définition de la variable à prédire et des variables...
Lire la suiteDéploiement de modèles. Le déploiement des modèles est une activité clé du Data Mining. Dans le cas de l’apprentissage supervisé, il s’agit de classer de nouveaux individus à partir des valeurs connues des variables prédictives introduites dans le modèle....
Lire la suiteSipina et Orange sont parmi les très rares logiciels libres à intégrer des fonctionnalités interactives dans la construction d'un arbre de décision. Pourtant, cette particularité, c.-à-d. la possibilité pour un expert de guider la construction du modèle...
Lire la suiteLe succès des arbres de décision repose en grande partie sur les fonctionnalités interactives des logiciels qui les implémentent. L'expert (lebanquier, le médecin, etc.) peut intervenir pour guider l'exploration vers les solutions qui sont en accord avec...
Lire la suiteCe didacticiel montre comment exploiter un fichier scindé en deux parties : la première est dédiée à l'apprentissage de l'arbre de décision (échantillon d'apprentissage), la seconde est dédiée à son évaluation (échantillon test). Dans cet exemple, une...
Lire la suiteL'importation des données est un écueil important pour les logiciels libres de Data Mining. La grande majorité des utilisateurs travaillent avec un tableur, Excel principalement, en la couplant avec un logiciel spécialisé de Data Mining (voir à ce sujet...
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